QUIENES SOMOS
En el Instituto Español para el Control de la Inteligencia Artificial (IECIA), nos dedicamos a supervisar, regular y promover el uso responsable y ético de la inteligencia artificial en España. Como pioneros en el ámbito de la supervisión de tecnologías emergentes, nuestro objetivo es garantizar que el desarrollo y la implementación de la IA respeten los derechos fundamentales y principios democráticos. Fundado por Mr. F con la misión de establecer un referente en Europa, el IECIA trabaja en colaboración con entidades públicas, privadas y académicas para asegurar que la IA no solo avance tecnológicamente, sino también de manera segura, inclusiva y beneficiosa para toda la sociedad. Nuestra visión es construir un entorno en el que la inteligencia artificial impulse el progreso social y económico, al tiempo que se minimizan los riesgos asociados a su uso. Para ello, diseñamos normativas claras, evaluamos el impacto social de los sistemas de IA y creamos un espacio de diálogo entre expertos, desarrolladores y usuarios. En IECIA, creemos firmemente que la inteligencia artificial debe ser una herramienta al servicio de la humanidad. Trabajamos cada día para que los avances tecnológicos sean accesibles y seguros para todos.
CHAT GPT o1
Aunque ChatGPT-4 ha mejorado en comprensión y generación de texto respecto a versiones anteriores, aún presenta limitaciones significativas. A veces genera información incorrecta o inventada (alucinaciones), no siempre "comprende" profundamente el significado de lo que dice, y su conocimiento está limitado a datos previos a septiembre de 2021. Además, puede tener dificultades con tareas que requieren razonamiento lógico profundo o multitarea a largo plazo. Estas debilidades, aunque comunes en modelos de IA, son notables en ChatGPT-4 debido al equilibrio entre mejoras en la generación de texto y las limitaciones con información en tiempo real.
COPILOT AI
GitHub Copilot, aunque útil para generar código rápidamente, tiene varias limitaciones clave. A menudo sugiere soluciones subóptimas o incorrectas, lo que puede introducir vulnerabilidades en aplicaciones críticas, y se basa en datos de entrenamiento públicos que pueden reflejar malas prácticas. Además, puede carecer de contexto completo sobre el proyecto, llevando a recomendaciones que no se ajustan bien al diseño general. También existen preocupaciones sobre la posible infracción de derechos de autor y problemas de licencia con el código generado. Por estas razones, los desarrolladores deben revisar cuidadosamente el código sugerido por Copilot.
GEMINI AI
Gemini, el sistema de IA de Google DeepMind, aunque avanzado en comprensión y generación de texto, presenta limitaciones importantes. Puede tener problemas con la interpretación compleja y el razonamiento lógico profundo, lo que lleva a respuestas inexactas o malinterpretaciones. También hereda sesgos de los datos de entrenamiento, resultando en respuestas parciales o discriminatorias. Además, depende de datos anteriores a su fecha de corte, sin acceso a información en tiempo real, y requiere altos costos computacionales, lo que limita su accesibilidad fuera de grandes plataformas. Estas debilidades destacan los desafíos persistentes en la precisión y generalización de los sistemas de IA.
